اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی اصول و مبانی علوم داده: از نظریه الگوریتم‌ها تا تحلیل کاربردی داده‌محور

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اصول و مبانی علوم داده: از نظریه الگوریتم‌ها تا تحلیل کاربردی داده‌محور

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند

موضوع میانی: مبانی ریاضی و الگوریتمی در تحلیل کلان‌داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی نظری و تعاریف پایه در علوم داده
• 2. آشنایی با فضای برداری و جبر خطی در تحلیل داده
• 3. ماتریس‌ها و تجزیه مقادیر منفرد در فشرده‌سازی داده‌ها
• 4. کاربرد مقادیر ویژه در کاهش ابعاد مجموعه داده‌ها
• 5. مبانی نظری گراف‌ها و مدل‌سازی شبکه‌های اجتماعی
• 6. الگوریتم‌های پیمایش و تحلیل ساختاری در گراف‌های بزرگ
• 7. توزیع‌های احتمالی و تحلیل آماری در داده‌های کلان
• 8. قانون اعداد بزرگ و قضایای حد مرکزی در تحلیل داده
• 9. تخمین پارامترها و روش‌های استنتاج آماری
• 10. مبانی الگوریتم‌های مرتب‌سازی و جستجو در داده‌های حجیم
• 11. ساختارهای داده کارآمد برای مدیریت جریان‌های داده
• 12. تحلیل پیچیدگی زمانی و فضایی الگوریتم‌های داده‌محور
• 13. مقدمه‌ای بر نظریه یادگیری ماشین و تعمیم‌پذیری
• 14. الگوریتم‌های خوشه‌بندی و دسته‌بندی داده‌های بدون برچسب
• 15. روش‌های کاهش ابعاد مبتنی بر نگاشت‌های تصادفی
• 16. مبانی نظری رگرسیون خطی و کاربرد آن در پیش‌بینی
• 17. روش‌های بهینه‌سازی در الگوریتم‌های یادگیری داده‌محور
• 18. تحلیل داده‌های متنی و مدل‌های بازنمایی کلمات
• 19. مبانی پردازش موازی و توزیع‌شده در تحلیل کلان‌داده‌ها
• 20. الگوریتم‌های مبتنی بر هشینگ برای یافتن شباهت‌های نزدیک
• 21. تکنیک‌های نمونه‌برداری از داده‌های حجیم با حفظ دقت
• 22. اصول حریم خصوصی در پردازش داده‌ها طبق استانداردهای ملی
• 23. کاربرد تحلیل داده در بهینه‌سازی سیستم‌های هوشمند شهری
• 24. روش‌های ارزیابی عملکرد مدل‌های داده‌محور در محیط‌های واقعی
• 25. اخلاق حرفه‌ای و مسئولیت‌پذیری در تحلیل داده و هوش مصنوعی
• 26. کاربرد تحلیل داده در مدیریت منابع و بهره‌وری اقتصادی
• 27. مدل‌سازی پیش‌بینانه در زنجیره تأمین و لجستیک
• 28. تحلیل سری‌های زمانی و کاربرد آن در داده‌های اقتصادی
• 29. کاربرد علوم داده در تحلیل سیستم‌های سلامت و بهداشت عمومی
• 30. اصول بصری‌سازی داده‌ها برای انتقال مفاهیم علمی
• 31. استخراج دانش از داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته
• 32. روش‌های مقابله با نویز و داده‌های پرت در مجموعه‌های آموزشی
• 33. مبانی نظری شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
• 34. ارزیابی دقت و صحت در سیستم‌های تصمیم‌یار مبتنی بر داده
• 35. چالش‌های مقیاس‌پذیری در پیاده‌سازی الگوریتم‌های علوم داده
• 36. استفاده از کتابخانه‌های استاندارد و بومی در تحلیل داده
• 37. مدیریت چرخه حیات داده در سازمان‌های بزرگ
• 38. آینده علوم داده و نقش آن در توسعه فناوری‌های بومی
• 39. جمع‌بندی و طراحی پروژه‌های کاربردی علوم داده